QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 2861|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

[代码资源] 解决旅行推销员问题 (Traveling Salesman Problem, TSP) 的模拟退火算法(Simulate...

[复制链接]
字体大小: 正常 放大

1194

主题

4

听众

2958

积分

该用户从未签到

跳转到指定楼层
1#
发表于 2023-10-17 16:30 |只看该作者 |倒序浏览
|招呼Ta 关注Ta
这段代码看起来是一个用于解决旅行推销员问题 (Traveling Salesman Problem, TSP) 的模拟退火算法(Simulated Annealing)。下面是代码的中文解释:
0 f2 `( S  O0 f) F0 H! w$ n5 z3 s. F, P( }$ |. A* t
1.load china;:加载中国地理信息的数据,包括省份、边界和城市位置信息。
5 I+ {$ A9 p0 y/ Z6 b2.plotcities(province, border, city);:使用提供的地理信息数据,绘制中国地图,显示省份、边界和城市的位置。( [- p1 M7 k8 o, u- `$ f& ]
3.numberofcities = length(city);:获取中国城市的数量,存储在numberofcities变量中。
( k+ s* @. M5 y! I, \7 t# _1 ^4.dis = distancematrix(city);:计算城市之间的距离矩阵dis,其中dis(i, j)表示城市i和城市j之间的距离。
4 w8 R  G) [4 }: a, V- u9 K* w5.temperature = 1000;:初始化模拟退火算法的温度,通常从一个较高的温度开始。4 q/ Y3 \; x' S6 y, u- J
6.cooling_rate = 0.94;:设置冷却速率,这是控制温度降低的参数。' u* \1 z: ?5 }
7.iterations = 1;:初始化迭代次数。' j# U6 P, t7 v  D
8.rand('seed',0);:使用种子0初始化随机数生成器,以确保结果的可重复性。
$ \6 g; [- D+ H4 f* }0 V9.route = randperm(numberofcities);:随机生成初始路线,表示旅行推销员需要访问的城市顺序。/ i& q: h& J% J8 [. N2 C$ C+ D* E( K
10.previous_distance = totaldistance(route, dis);:计算初始路线的总距离,作为初始的最佳距离。" {9 h, v, c6 @3 W( m6 Q  M4 q1 O
11.temperature_iterations = 1; 和 plot_iterations = 1;:这些是用于控制温度降低和绘制当前路线的标志。8 ?& l3 b; ^1 F7 |! M" a
12.plotroute(city, route, previous_distance, temperature);:绘制当前路线,显示当前温度下的路线和距离。# v1 }+ }4 G& f9 k4 i$ Z( f5 Q
13.while 1.0 < temperature:进入主要的模拟退火循环,只要温度高于1.0,就继续迭代。
& o4 n7 j+ t& J14.temp_route = perturb(route,'reverse');:生成一个随机的相邻解temp_route,通过颠倒路线中的一部分来实现。
  O2 X' e" r, u4 ?15.current_distance = totaldistance(temp_route, dis);:计算新路线temp_route的总距离。5 ~6 ~5 V0 o0 k$ V) Z
16.diff = current_distance - previous_distance;:计算距离变化。- h8 L" C; t9 p: v7 P: i
17.Metropolis算法:这是模拟退火算法的关键部分,根据Metropolis准则,如果新路线更短(距离更短)或随机条件满足,就接受新路线。如果接受新路线,更新当前路线、距离和迭代计数。4 D) S$ q  F% @& J
18.if temperature_iterations >= 100:每100次迭代后,降低温度,以控制模拟退火的温度下降速率。) d2 a" v7 `. }5 a; [/ n
19.if plot_iterations >= 200:每200次迭代后,绘制当前路线以可视化观察算法的进展。
# M1 ]& j3 S4 j$ Y7 ?/ ~' g
/ k% M7 T9 a, l* n& |! s这段代码实现了一个模拟退火算法,用于寻找旅行推销员问题的最优路线,即以最短路径访问所有城市。通过在不断降低温度的过程中接受新解,算法试图优化路线,最终找到一个接近最优解的路线。  Y' s8 a( f3 O* u  W
9 i) }8 R$ c/ d! d2 e  R

$ D, T+ u6 }: R7 \( D* k, J& D' n

QQ截图20231017161038.png (239.88 KB, 下载次数: 261)

QQ截图20231017161038.png

TSP(SA).rar

1.55 MB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点

售价: 3 点体力  [记录]  [购买]

zan
转播转播0 分享淘帖0 分享分享0 收藏收藏0 支持支持0 反对反对0 微信微信
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册地址

qq
收缩
  • 电话咨询

  • 04714969085
fastpost

关于我们| 联系我们| 诚征英才| 对外合作| 产品服务| QQ

手机版|Archiver| |繁體中文 手机客户端  

蒙公网安备 15010502000194号

Powered by Discuz! X2.5   © 2001-2013 数学建模网-数学中国 ( 蒙ICP备14002410号-3 蒙BBS备-0002号 )     论坛法律顾问:王兆丰

GMT+8, 2026-9-11 05:52 , Processed in 0.393076 second(s), 54 queries .

回顶部